为了解决传统的、采用人工、半自动化方式的铁路车辆故障预测准确性差、可靠率低的问题,进一步识别安全隐患、降低生产事故率,结合信号处理及通讯技术,引入故障诊断预测系统,使用置信度权重目标驱动控制策略,融合优化后的神经网络模型算法,通过设置最优权重投票机制,实现专家系统与神经网络模型预判综合应用于货运列车的故障识别与预警。系统投入运行后,应用效果良好,严重故障的诊断准确率达到了100%,平均故障识别率也高于90%,具有一定的推广应用价值。

车钩是列车运行中的关键部件之一,对车钩进行准确的裂纹检测十分重要。而运煤专用货车车钩上积聚大量煤尘,如不清洗干净无法采用相关设备进行故障诊断。因此,研制了一套针对车钩的自动清洗设备,系统具有旋转吊车定点吊钩、清洗室清洗和吹干车钩等功能,通过对车钩当前的状态进行分析,采用智能化控制策略进行清洗方式决策步骤实现车钩的自动清洁。设备中将FX3U系列PLC作为主控制器,用触摸屏实现人机交互,现场运行表明,该系统工作稳定可靠,满足设计要求,提高了清洗车钩的水平和效率。